本文分享自華為云社區(qū)《Bokeh圖形魔法：掌握繪圖基礎(chǔ)與高級技巧，定制炫目可視化》，作者： 檸檬味擁抱。
Bokeh是一個用于創(chuàng)建交互式可視化圖形的強大Python庫。它不僅易于使用，而且功能強大，適用于各種數(shù)據(jù)可視化需求。本文將介紹Bokeh庫的繪圖可視化基礎(chǔ)入門，重點說明常用的參數(shù)，并通過實例演示如何在實際項目中應(yīng)用這些技術(shù)。
安裝Bokeh庫
首先，確保你已經(jīng)安裝了Bokeh庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：
pip install bokeh
Bokeh繪圖基礎(chǔ)
Bokeh支持多種圖形類型，包括散點圖、線圖、柱狀圖等。在繪制這些圖形時，我們需要關(guān)注一些重要的參數(shù)。
基礎(chǔ)圖形繪制
首先，我們來看一個簡單的例子，繪制一個散點圖：
from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook # 準備數(shù)據(jù) x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="簡單散點圖", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') # 繪制散點圖 p.circle(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5) # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在上述代碼中，我們使用figure函數(shù)創(chuàng)建了一個繪圖對象，并使用circle方法繪制了一個散點圖。size參數(shù)控制點的大小，color參數(shù)定義顏色，alpha參數(shù)設(shè)置透明度。
完善圖形
除了基本的繪圖，Bokeh還支持添加軸標簽、圖例等元素，使圖形更加完整。以下是一個例子：
# 添加軸標簽 p.xaxis.axis_label_standoff = 15 p.yaxis.axis_label_standoff = 15 # 添加圖例 p.legend.label_text_font_size = "12pt" p.legend.location = "top_left" # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
通過以上代碼，我們在圖形上方添加了X軸和Y軸的標簽，并在左上角添加了圖例。
實例演示
讓我們通過一個實際案例，展示如何使用Bokeh進行更復(fù)雜的可視化。
案例：股票走勢圖
import yfinance as yf # 獲取股票數(shù)據(jù) stock_data = yf.download("AAPL", start="2023-01-01", end="2024-01-01") # 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="AAPL股票走勢", x_axis_label='日期', y_axis_label='股價（美元）', x_axis_type="datetime") # 繪制線圖 p.line(stock_data.index, stock_data['Close'], line_width=2, color="orange", legend_label="收盤價") # 添加圖例和軸標簽 p.legend.location = "top_left" p.xaxis.axis_label_standoff = 15 p.yaxis.axis_label_standoff = 15 # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在這個例子中，我們使用了yfinance庫獲取了蘋果公司（AAPL）股票在指定日期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，并使用Bokeh繪制了股票的收盤價走勢圖。
Bokeh庫高級功能探索
在了解了Bokeh的基礎(chǔ)繪圖技術(shù)后，我們將深入探討一些高級功能，使得你能夠更靈活、更創(chuàng)造性地進行數(shù)據(jù)可視化。
1. 工具欄和交互性
Bokeh提供了豐富的工具欄，可以讓用戶與圖形進行交互。下面是一個包含工具欄的例子：
from bokeh.models import HoverTool # 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="交互式散點圖", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸', tools="pan,box_zoom,reset,save") # 添加懸停工具 hover = HoverTool(tooltips=[("數(shù)值", "@x, @y")]) p.add_tools(hover) # 繪制散點圖 p.circle(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5) # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在上述例子中，我們通過tools參數(shù)添加了平移、縮放、重置和保存工具，并使用HoverTool添加了懸停提示。
2. 高級圖形元素
Bokeh支持繪制一些高級圖形元素，例如矩形、橢圓等。以下是一個繪制矩形和橢圓的例子：
# 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="矩形和橢圓示例", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') # 繪制矩形 p.rect(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], width=0.2, height=0.2, color="green", alpha=0.7) # 繪制橢圓 p.ellipse(x=[4, 5, 6], y=[7, 8, 9], width=0.2, height=0.1, color="blue", alpha=0.7) # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
3. 數(shù)據(jù)鏈接和動態(tài)更新
Bokeh允許你動態(tài)地更新圖形，可以根據(jù)用戶的輸入或外部事件來實現(xiàn)。以下是一個簡單的例子，演示如何通過滑塊動態(tài)更新散點圖：
from bokeh.models import Slider from bokeh.layouts import column # 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="動態(tài)散點圖", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') # 創(chuàng)建滑塊 slider = Slider(start=1, end=10, step=1, value=1, title="選擇散點大小") # 回調(diào)函數(shù)，根據(jù)滑塊值更新散點大小 def update_size(attr, old, new): p.circle(x, y, size=new, color="navy", alpha=0.5) slider.on_change('value', update_size) # 將圖形和滑塊組合在一起 layout = column(p, slider) # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(layout)
在這個例子中，滑塊的值變化時，通過回調(diào)函數(shù)更新了散點的大小，實現(xiàn)了動態(tài)更新效果。，你可以創(chuàng)建出更具吸引力和實用性的可視化圖形，更好地展示和解釋數(shù)據(jù)。繼續(xù)探索Bokeh的文檔和示例，發(fā)揮其潛力，提升你的數(shù)據(jù)可視化技能。
Bokeh庫與其他庫的整合
Bokeh可以與其他Python庫無縫整合，進一步拓展其功能。在本節(jié)中，我們將介紹Bokeh與Pandas、Matplotlib等庫的整合，以及如何在Web應(yīng)用中使用Bokeh。
1. 與Pandas整合
Pandas是一個強大的數(shù)據(jù)分析庫，而Bokeh可以輕松地與Pandas進行整合，實現(xiàn)更便捷的數(shù)據(jù)可視化。
import pandas as pd # 創(chuàng)建一個Pandas DataFrame data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}) # 使用Bokeh繪制散點圖 p = figure(title="Pandas整合示例", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') p.circle('x', 'y', size=10, color="navy", alpha=0.5, source=data) # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在這個例子中，我們創(chuàng)建了一個Pandas DataFrame，并使用Bokeh的circle函數(shù)繪制了散點圖，其中的數(shù)據(jù)直接來自于DataFrame。
2. 與Matplotlib整合
如果你已經(jīng)熟悉Matplotlib，并且希望結(jié)合Bokeh的交互性和Matplotlib的繪圖功能，你可以使用bokeh.plotting的from_bokeh函數(shù)將Bokeh圖形轉(zhuǎn)換為Matplotlib圖形。
from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook from bokeh.plotting import from_bokeh # 創(chuàng)建Bokeh繪圖對象 p = figure(title="Bokeh與Matplotlib整合示例", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="navy", alpha=0.5) # 在Jupyter Notebook中顯示Bokeh圖形 output_notebook() show(p) # 轉(zhuǎn)換為Matplotlib圖形 mpl_fig = from_bokeh(p) # 在Matplotlib中顯示圖形 import matplotlib.pyplot as plt plt.show(mpl_fig)
這樣，你可以在使用Bokeh的同時，充分利用Matplotlib的豐富繪圖功能。
3. 在Web應(yīng)用中使用Bokeh
Bokeh提供了bokeh.server模塊，使得你能夠?qū)okeh圖形嵌入到Web應(yīng)用中。這樣，你可以創(chuàng)建交互式、動態(tài)的可視化應(yīng)用。
from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.models.widgets import Slider from bokeh.layouts import column from bokeh.io import curdoc # 創(chuàng)建繪圖對象和數(shù)據(jù)源 source = ColumnDataSource(data={'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}) p = figure(title="動態(tài)散點圖", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') p.circle('x', 'y', size=10, color="navy", alpha=0.5, source=source) # 創(chuàng)建滑塊和回調(diào)函數(shù) slider = Slider(start=1, end=10, step=1, value=1, title="選擇散點大小") def update_size(attr, old, new): source.data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5], 'size': [new]*5} slider.on_change('value', update_size) # 將圖形和滑塊組合在一起 layout = column(p, slider) # 將布局添加到文檔 curdoc().add_root(layout)
通過上述代碼，你可以使用Bokeh創(chuàng)建一個交互式Web應(yīng)用。運行此腳本后，可以通過訪問http://localhost:5006/在本地查看應(yīng)用。
Bokeh庫的主題和樣式定制
Bokeh不僅提供了豐富的繪圖功能，還允許用戶根據(jù)需求自定義圖形的主題和樣式，以便更好地與項目風(fēng)格或品牌一致。在本節(jié)中，我們將學(xué)習(xí)如何定制Bokeh圖形的主題和樣式。
1. 主題定制
Bokeh提供了一系列內(nèi)置主題，用戶可以輕松切換以改變圖形的整體外觀。以下是一個主題定制的簡單例子：
from bokeh.themes import built_in_themes # 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="主題定制示例", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') # 選擇主題 p.theme = built_in_themes['dark_minimal'] # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在這個例子中，我們選擇了內(nèi)置主題'dark_minimal'，你可以根據(jù)實際需求選擇其他主題，如'light_minimal'、'caliber'等。
2. 樣式定制
Bokeh還允許用戶直接調(diào)整圖形的樣式，包括顏色、線型、字體等。以下是一個簡單的樣式定制例子：
# 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="樣式定制示例", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') # 繪制線圖 p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], line_width=2, line_color="green", line_dash="dashed") # 設(shè)置字體樣式 p.title.text_font = "times" p.title.text_font_style = "italic" # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在這個例子中，我們使用line_color參數(shù)設(shè)置線的顏色為綠色，使用line_dash參數(shù)設(shè)置線型為虛線，通過設(shè)置title.text_font和title.text_font_style調(diào)整標題的字體和樣式。
3. 自定義工具提示
Bokeh允許用戶自定義工具提示的內(nèi)容和樣式，以更好地滿足項目需求。以下是一個自定義工具提示的例子：
from bokeh.models import HoverTool # 創(chuàng)建繪圖對象 p = figure(title="自定義工具提示示例", x_axis_label='X軸', y_axis_label='Y軸') # 繪制散點圖 scatter = p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="navy", alpha=0.5) # 自定義工具提示 hover = HoverTool(tooltips=[("數(shù)值", "@x, @y"), ("額外信息", "自定義信息")], renderers=[scatter]) p.add_tools(hover) # 在Jupyter Notebook中顯示圖形 output_notebook() show(p)
在這個例子中，我們通過HoverTool的tooltips參數(shù)定義了工具提示的內(nèi)容，并通過renderers參數(shù)指定了應(yīng)用工具提示的圖形元素。
總結(jié)
Bokeh庫是一個功能強大、靈活且易于使用的Python可視化庫，適用于各種數(shù)據(jù)可視化需求。本文從基礎(chǔ)入門開始，介紹了Bokeh的基本繪圖技術(shù)，包括散點圖、線圖、柱狀圖等，詳細說明了常用的參數(shù)和實例演示。隨后，我們深入探討了Bokeh的高級功能，包括工具欄、交互性、高級圖形元素和動態(tài)更新，使得讀者能夠更靈活地進行數(shù)據(jù)可視化。
進一步地，我們探討了Bokeh庫與其他常用庫的整合，包括與Pandas、Matplotlib的結(jié)合，以及在Web應(yīng)用中使用Bokeh的方法。這使得Bokeh不僅可以獨立使用，還可以與其他庫協(xié)同工作，充分發(fā)揮各個庫的優(yōu)勢。
最后，我們了解了Bokeh庫的主題和樣式定制，學(xué)習(xí)了如何選擇內(nèi)置主題、調(diào)整樣式和自定義工具提示，以便更好地滿足個性化的可視化需求。Bokeh的主題和樣式定制功能為用戶提供了更多定制化的空間，使得可視化圖形更符合項目的整體風(fēng)格和品牌。
通過本文的內(nèi)容，讀者可以建立起對Bokeh庫全面的認識，從基礎(chǔ)到高級，從整合到定制，為數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師提供了強大的工具，助力更好地理解、展示和傳達數(shù)據(jù)。繼續(xù)深入學(xué)習(xí)Bokeh的文檔和示例，將有助于更加熟練地運用這一強大的可視化工具。
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